La inteligencia artificial se está extendiendo dentro de las empresas a una velocidad difícil de seguir. Ya no hablamos únicamente de las herramientas corporativas aprobadas por TI. Empleados que utilizan asistentes generativos por iniciativa propia, departamentos que incorporan nuevas soluciones y, cada vez más, agentes capaces de conectarse con aplicaciones, consultar información o ejecutar determinadas tareas.
El resultado es una nueva pregunta para los responsables de tecnología y negocio: ¿sabemos realmente qué inteligencia artificial está utilizando nuestra organización?
La cuestión cobra especial relevancia ante el crecimiento de lo que empieza a denominarse Shadow AI o, en el caso de sistemas autónomos, shadow agents. Investigaciones publicadas recientemente apuntan precisamente a una brecha entre la velocidad de adopción de la IA y la capacidad de las organizaciones para supervisarla. En EMEA, por ejemplo, un estudio reciente señala que el 67% de las organizaciones consultadas reconoce que sus empleados están creando flujos autónomos de IA que los equipos de TI no pueden rastrear completamente.
No puedes gobernar una IA que no sabes que existe
Durante los últimos años, buena parte de la conversación empresarial se ha centrado en cómo adoptar la IA. Ahora aparece una cuestión previa: cómo gobernar todo lo que ya se está utilizando.
Porque incorporar controles sobre las herramientas corporativas no resuelve necesariamente el problema. Una organización puede tener una estrategia de IA perfectamente definida y, al mismo tiempo, desconocer que determinados equipos están utilizando aplicaciones externas, introduciendo información corporativa en modelos generativos o construyendo automatizaciones basadas en IA.
Con los agentes, esta dificultad aumenta. Ya no se trata únicamente de controlar qué información recibe o genera un modelo, sino de determinar qué puede hacer, a qué sistemas puede acceder y bajo qué límites puede actuar. Gartner señala precisamente la necesidad de establecer responsabilidades claras entre CIOs y responsables de negocio para poder escalar estos sistemas de forma segura.
Del inventario de IA al mapa de riesgos
En Entelgy entendemos la Gobernanza de la IA como algo más amplio que el cumplimiento normativo. El punto de partida es disponer de visibilidad suficiente para responder preguntas aparentemente sencillas: qué soluciones de IA utilizamos, para qué las utilizamos, qué información manejan, quién es responsable de ellas y qué impacto pueden tener sobre personas, procesos y decisiones.
A partir de ese inventario es posible construir un mapa de riesgos de IA y establecer diferentes niveles de control. Porque el riesgo no depende únicamente de la tecnología. Una misma solución puede tener implicaciones completamente distintas si se utiliza para resumir documentación interna o si interviene en una decisión sobre selección de personal, concesión de financiación o acceso a un determinado servicio.
Gobernar significa, por tanto, establecer criterios que permitan decidir qué usos son aceptables, cuáles requieren supervisión y cuáles necesitan controles adicionales.
La gobernanza debe avanzar tan rápido como la propia IA
La llegada de la IA agéntica hace todavía más urgente este cambio. Los agentes pueden interactuar con aplicaciones empresariales, acceder a datos, desencadenar procesos y ejecutar acciones dentro de unos límites determinados. Por eso la gobernanza está evolucionando desde revisiones periódicas hacia mecanismos integrados en la propia operación de la tecnología.
Desde Entelgy abordamos este desafío combinando tecnología, procesos, regulación y, especialmente, adopción. Porque disponer de políticas no garantiza por sí mismo un uso responsable de la IA. Las personas deben conocer qué pueden hacer con estas herramientas, cuáles son los límites y qué responsabilidad tienen cuando las utilizan.
El objetivo no debería ser frenar la adopción. Al contrario: una organización que conoce y gobierna su IA está en mejores condiciones para utilizarla y escalarla con confianza.
Y el primer paso puede ser mucho más sencillo de lo que parece: saber qué IA tienes realmente dentro de tu organización.
